Übermäßige Nullen in einer Variablen im Vergleich zu einer angegebenen Referenzverteilung. Regressionsansätze umfassen Modelle ohne Inflation und Hürdenmodelle (zweiteilig). Für Zähldaten sind Null-Inflations- und Hürdenmodelle basierend auf Poisson- oder negativen Binomialverteilungen üblich (ZIP / ZINB und HP / HNB).
Welche diagnostischen Diagramme (und möglicherweise formalen Tests) sind für Regressionen, bei denen das Ergebnis eine Zählvariable ist, am aussagekräftigsten? Ich interessiere mich besonders für Poisson- und negative Binomialmodelle sowie für Gegenstücke mit Null-Inflation und Hürden. Die meisten...
Ich frage mich, ob es einen deutlichen Unterschied zwischen den sogenannten Null-Inflations-Verteilungen (Modellen) und den sogenannten Hürden-bei-Null-Verteilungen (Modellen) gibt. Die Begriffe kommen in der Literatur häufig vor, und ich vermute, dass sie nicht gleich sind. Erklären Sie mir bitte...
Ich beginne mit der Verwendung von dabble glmnetmit LASSO Regression , wo mein Ergebnis von Interesse dichotomous ist. Ich habe unten einen kleinen nachgebildeten Datenrahmen erstellt: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45,...
Betrachten Sie ein Hürdenmodell, das die Zähldaten yvon einem normalen Prädiktor vorhersagt x: set.seed(1839) # simulate poisson with many zeros x <- rnorm(100) e <- rnorm(100) y <- rpois(100, exp(-1.5 + x + e)) # how many zeroes? table(y == 0) FALSE TRUE 31 69 In diesem Fall habe ich...
Ich versuche für mich selbst ein Layout zu erstellen, wenn es angebracht ist, welchen Regressionstyp (geometrisch, Poisson, negatives Binomial) mit Zähldaten innerhalb des GLM-Frameworks zu verwenden (nur 3 der 8 GLM-Verteilungen werden für Zähldaten verwendet, obwohl die meisten davon verwendet...
Ich habe einige Daten in [0,1], die ich mit einer Beta-Regression analysieren möchte. Natürlich muss etwas unternommen werden, um den 0,1-Werten Rechnung zu tragen. Ich mag es nicht, Daten an ein Modell anzupassen. Ich glaube auch nicht, dass eine Inflation von Null und 1 eine gute Idee ist, weil...
Ich versuche, ein Modell zu erstellen, für das ich eine Antwortvariable habe, die einen Anteil zwischen 0 und 1 hat. Dazu gehören einige 0s und 1s, aber auch viele Werte dazwischen. Ich denke darüber nach, eine Beta-Regression zu versuchen. Das Paket, das ich für R (betareg) gefunden habe, erlaubt...
Beta-Regression (dh GLM mit Beta-Verteilung und normalerweise der Logit-Link-Funktion) wird häufig empfohlen, um Antworten zu behandeln, die als abhängige Variablen mit Werten zwischen 0 und 1 bezeichnet werden, z. B. Brüche, Verhältnisse oder Wahrscheinlichkeiten. Regression für ein Ergebnis...
Gibt es ein solches Paket, das eine Null-Inflation-Modellschätzung für negative Binomial-Mixed-Effects in R vorsieht? Damit meine ich: Null-Inflation, bei der Sie das Binomialmodell für die Null-Inflation angeben können, wie in der Funktion zeroinfl im Paket pscl: zeroinfl (y ~ X | Z, dist =...
Ich habe Mühe, keine überhöhten Verteilungen zu verstehen. Was sind Sie? Was ist der Sinn? Wenn ich Daten mit vielen Nullen habe, könnte ich eine logistische Regression anpassen, zuerst die Wahrscheinlichkeit von Nullen berechnen und dann alle Nullen entfernen und dann eine reguläre Regression...
Eine Tweedie-Verteilung kann verzerrte Daten mit einer Punktmasse von Null modellieren, wenn der Parameter (Exponent in der Mittelwert-Varianz-Beziehung) zwischen 1 und 2 liegt.ppp In ähnlicher Weise kann ein Modell mit Null-Inflation (unabhängig davon, ob es sich um ein kontinuierliches oder ein...
Ich versuche derzeit, ein lineares Modell ( family = gaussian) auf einen Indikator für die biologische Vielfalt anzuwenden , der keine Werte unter Null annehmen kann, keine Inflation aufweist und kontinuierlich ist. Die Werte reichen von 0 bis etwas über 0,25. Infolgedessen gibt es in den Residuen...
Angenommen, sind unabhängig undY=(Y1,…,Yn)′Y=(Y1,…,Yn)′ \textbf{Y} = (Y_1, \dots, Y_n)' Yi=0Yi=kwith probability pi+(1−pi)e−λiwith probability (1−pi)e−λiλki/k!Yi=0with probability pi+(1−pi)e−λiYi=kwith probability (1−pi)e−λiλik/k!\eqalign{ Y_i = 0 & \text{with probability} \...
Ich habe einen sehr kleinen Datensatz zur Bienenfülle, den ich nur schwer analysieren kann. Es handelt sich um Zählungsdaten, und fast alle Zählungen erfolgen in einer Behandlung, wobei die meisten Nullen in der anderen Behandlung vorkommen. Es gibt auch einige sehr hohe Werte (jeweils einer an...
Ich versuche, in R und JAGS ein Poisson-Modell ohne Inflation aufzubauen. Ich bin neu bei JAGS und brauche eine Anleitung dazu. Ich habe Folgendes versucht, wobei y [i] die beobachtete Variable ist model { for (i in 1:I) { y.null[i] <- 0 y.pois[i] ~ dpois(mu[i]) pro[i] <- ilogit(theta[i])...
Ich möchte testen, welche Regression am besten zu meinen Daten passt. Meine abhängige Variable ist eine Zählung und hat viele Nullen. Und ich würde Hilfe brauchen, um zu bestimmen, welches Modell und welche Familie verwendet werden sollen (Poisson oder Quasipoisson oder Poisson-Regression ohne...
Für die Analyse der Anzahl der nicht aufgeblasenen Vögel möchte ich Modelle mit der Anzahl der nicht aufgeblasenen Vögel unter Verwendung des R-Pakets pscl anwenden . Wenn ich mir jedoch das Beispiel in der Dokumentation für eine der Hauptfunktionen ( ? Zeroinfl ) ansehe , bezweifle ich, was der...
Kann jemand zeigen, wie der erwartete Wert und die Varianz des Null-aufgeblasenen Poisson mit Wahrscheinlichkeitsmassenfunktion funktionieren f( y) = { π+ ( 1 - π) e- λ,( 1 - π) λye- λy!,wenn y= 0wenn y= 1 , 2 ....f((y)={π+((1- -π)e- -λ,wenn y=0((1- -π)λye- -λy!,wenn y=1,2 .... f(y)...
Eine skalierte Abweichung, definiert als D = 2 * (logarithmische Wahrscheinlichkeit eines gesättigten Modells minus logarithmische Wahrscheinlichkeit eines angepassten Modells), wird häufig als Maß für die Anpassungsgüte in GLM-Modellen verwendet. Die erklärte prozentuale Abweichung, definiert als...
Ich versuche, ein Modell zu erstellen, um abzuschätzen, wie gut sich katastrophale Krankheiten wie TB, AIDS usw. auf die Ausgaben für Krankenhausaufenthalte auswirken. Ich habe "Kosten pro Krankenhausaufenthalt" als abhängige Variable und verschiedene individuelle Marker als unabhängige Variablen,...